光电子化是通过分子吸收高能光子的术语,该分子导致该分子电离。电离产生的电流与分子的浓度成正比,因此这提供了一种简单的方法来定量分析各种化合物。该技术无破坏性,因此可以与其他检测器结合使用来扩展分析。PID灯。在一般DC操作中是固定安装仪器(例如气相色谱仪)的首选选项,其中需要连续监测,并且可以支持高压电源。对于手持式探测器,RF版本为较小尺寸和低功率驱动电路的需求提供了解决方案。Heraeus在RF和DC版本中都为标准设计制造了广泛的PID灯。客户也可以从我们的设计专业知识中受益,因为Heraeus技术团队可以与OEM合作设计和制造产品,以达到其特定的维度和性能要求。
•PICO1024是一个高分辨率1024x768图像传感器,音高为17 µm•对LWIR(8至14 µm)光谱范围敏感•基于无需硅(α-SI)的频谱范围•基于无需硅温度(α-SI)•-40°C至 +85°C之间的工作温度•提供-85°C•30-50 MK•热量<12 M.模拟视频信号(最多4个输出)•输入时钟信号:主时钟,集成时间,重置框架同步
由ECFA(欧洲未来加速器委员会)组织,该路线图是由社区开发的,以平衡欧洲的探测器研发工作,并考虑到邻近领域的新兴技术的进步。路线图应识别并描述多元化的检测器研发投资组合,该投资组合具有最大的潜力,可以长期和长期增强粒子物理计划的性能。
在很大程度上,现代检测器获得的数据准确性基于计数单光子的能力。但是,您只能计算“看到”的内容。在常规硅传感器中,Ag辐射的三分之二的传感器通过传感器传递,因此从未被检测到。因此,吸收效率是每个检测器的关键特性,因为它直接影响了I/σ,尤其是非常弱反射的数据质量。Bruker Photon III结合了最新的混合模式技术与优化的X射线闪烁体。这种方法优化了X射线吸收和信号增益,消除了视差效应并获得更准确的数据。新的Photon III,他用一个新的,优化的闪烁体扩展了这一概念,以实现MO,AG和IN的近乎理想的量子效率。
当市政当局考虑如何最好地实施这项新标准时,他们必须自己评估两个关键问题:设备必须硬接线吗?设备是否应该受到监控?硬接线的要求通常会阻止现有房屋成为强制要求的一部分,并增加成本。由于硬接线设备仍可能因电源问题而离线,而无人知晓,因此它们仍占每年火灾死亡人数的 6%。1 如果设备因任何原因离线,监控设备会及时通知;在发生气体泄漏时,它们会向急救人员提供气体泄漏位置和浓度的精确通知,从而安全、快速、高效地补救气体泄漏。它们会在几秒钟内通知急救人员,即使居民不在家,并且通过提供住宅内的气体浓度,为消防员和公用事业工人提供有关建筑物即将爆炸的可能性的重要信息。市政当局需要权衡这些优势与成本。
动力电感探测器(儿童)是超导能量分解检测器,对从近红外到紫外线的单个光子敏感。我们研究了由β-相触觉(β -TA)电感器和NB -TI -N互插电容器组成的杂种KID设计。设备显示的平均内在质量因子Q I为4.3×10 5±1.3×10 5。为了增加光敏感应器捕获的功率,我们在蓝宝石基板的背面打印了150×150 µm树脂微胶片的阵列。设计和印刷镜头之间的形状偏差小于1 µm,并且该过程的比对精度为δx = + 5.8±0.5 µm,δy = + 8.3±3.3 µm。我们测量1545–402 nm的解决功率,在孩子的相响应中限制为4.9。我们可以与光子事件产生的准粒子数量的演化对相响应中的饱和度进行建模。具有线性响应的替代坐标系将分辨能力提高到402 nm的5.9。,我们使用激光源和单色器通过两行测量来验证测得的分辨力。我们讨论了可以在具有高分辨率能力的儿童阵列的途径上对设备进行的一些改进。
引言 研究一个主题并生成一篇学术论文是一项微妙的技能。如果真的要发表,可能需要数月甚至数年的时间才能完成并发表。如果有办法让这一切立即发生会怎样?人工智能 (AI) 可能能够快速分析研究主题并生成一篇学术论文。人工智能有很多种形式;本篇社论讨论了基于自然语言模型的人工智能,例如 ChatGPT,以及它们生成学术论文的潜在能力。基于自然语言模型的人工智能,尤其是 ChatGPT,正在生成新的内容和许多争议。这种人工智能软件具有创新性。它从头生成具有自然对话流程的内容。它可以快速回答问题并撰写诗歌、同人小说和儿童读物。1 ChatGPT 甚至通过了美国医师执照考试理论部分,而无需额外培训和/或多年学习医学。2
为了缩短安装时间并简化了过程,LC-204具有内置的EOL电阻器,具有PowerSeries Neo和Pro Control面板所需的值。安装程序可以选择使用自己的电阻器与任何其他硬连线控制面板兼容。